使用RAPIDS加速实现SHAP：提升模型解释性 在机器学习领域，模型解释性一直是一个重要的话题。为了更好地理解模型的预测结果，研究人员一直在寻求有效的方法来解释模型的决策过程。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种流行的解释模型的方法，它基于博弈论的概念，通过计算特征对模型预测结果的贡献来解释模型的预测。 1. 介绍RAPIDS和SHAP RAPIDS是一个由NVIDIA开发的开源数据科学加速库，它利用GPU的并行计算能力来加速常见的数据科学任务。SHA